Die Künstliche Intelligenz (KI) hat die Bühne betreten und sie ist gekommen, um zu bleiben. Diese disruptive Technologie ist kein Trend, der wieder verschwinden wird, sondern hat das Potenzial, unsere Welt grundlegend zu verändern.

Wir haben nun die Macht, diese Technologie zu steuern und sie für das Wohl aller einzusetzen. Neue Tools und Start-ups entstehen täglich und formen die KI-Landschaft immer wieder um. Es scheint so, als wären die Möglichkeiten grenzenlos.

Um diese Technologie lenken und effektiv nutzen zu können, liegt es an uns, uns mit Künstlicher Intelligenz intensiv auseinanderzusetzen, Vorteile, aber auch Risiken und Herausforderungen zu kennen und zu lernen, mit diesen umzugehen.

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

Doch was genau ist Künstliche Intelligenz? Wissenschaftler*innen haben verschiedenste Definitionen formuliert, eine mögliche wäre an dieser Stelle: KI sind Algorithmen, die menschliche Intelligenz imitieren sollen, um Aufgaben zu lösen, auf die sie nicht explizit programmiert wurden. Dabei werden Technologien wie Machine Learning und Deep Learning verwendet, um die Modelle aus strukturierten und/oder unstrukturierten Daten lernen zu lassen.

KI-Modelle, die auf strukturierten Daten trainiert werden, umfassen häufig Modelle für Klassifikation, Regression und Clustering. Unstrukturierte Daten stellen beispielsweise Texte, Bilder, Video oder Audio dar, diese werden von KI-Modellen verarbeitet und analysiert. Beispiele hierfür sind Bild- und Spracherkennung. In einigen realen Anwendungsfällen kommt es vor, dass sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten gleichzeitig verwendet werden.

KI ist insbesondere seit der Veröffentlichung von ChatGPT-3 am 30.11.2022 in den Fokus der Öffentlichkeit gerutscht. Dieser KI-basierte Chatbot konnte innerhalb von fünf Tagen weltweit eine Million Nutzende generieren und hat den bisher anhaltenden Hype um KI-Entwicklung angestoßen.

Bereits in den 1950er Jahren wurde bei der ersten KI-Konferenz der Begriff „Künstliche Intelligenz“ geprägt, als sich Alan Turing mit dem „Turing-Test“ die Frage stellte, ob Maschinen denken können. Signifikante Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens in den 1990ern stellte einen Wendepunkt für den schnell verblassten ersten Aufschwung dar. Neue Techniken und Algorithmen ermöglichten es Computern nun, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Doch erst mit dem 21. Jahrhundert und dem Durchbruch von Deep Learning und neuronalen Netzen konnten bemerkenswerte Fortschritte in Bild- und Spracherkennung verzeichnet werden. Mittlerweile hat sich KI zu einer Schlüsseltechnologie entwickelt, die bereits heute in vielen Aspekten unseres täglichen Lebens und in der Industrie präsent ist.

Titelmotiv - Abbildung Was ist künstliche Intelligenz?

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Schwache vs. starke KI

Wenn wir heute über Künstliche Intelligenz sprechen, meinen wir noch die schwache KI. Die Unterscheidung zwischen schwacher und starker KI ist essentiell, um Missverständnisse in Debatten zu vermeiden, aber vor allem auch um den aktuellen Stand, die Ziele und potenzielle Auswirkungen von KI-Technologien zu verstehen und korrekt einzuordnen.

Schwache KI wird zur Lösung konkreter Probleme eingesetzt, ist also speziell auf bestimmte Aufgaben trainiert und ausgerichtet. Das bedeutet, schwache KI ist nicht in der Lage, komplexe Entscheidungen außerhalb ihres spezifischen Anwendungsbereichs zu treffen. Eine treffendere Bezeichnung hierfür wäre auch „Narrow AI“ oder „Artificial Narrow Intelligence (ANI)”, also schmale KI, denn sie ist alles andere schwach und ermöglicht Anwendungen wie Amazon Alexa oder autonome Fahrzeuge.

Wohingegen starke KI aktuell noch eine theoretische Form der KI darstellt, wäre diese in der Lage, menschliches Denken zu simulieren und komplexere Probleme zu lösen, bis hin zu der Kompetenz, erlernte Schlüsse aus einem Bereich auf weitere Bereiche zu übertragen. Diese KI könnte alle Aspekte menschlicher Intelligenz replizieren, einschließlich Selbstbewusstsein, Emotionen und Kreativität.

Obwohl starke KI zum heutigen Zeitpunkt noch völlig theoretisch ist, bedeutet das nicht, dass Forschende nicht auch an ihrer Entwicklung arbeiten. In der Zwischenzeit ist das beste Beispiel für starke KI beispielsweise Ava aus dem Spielfilm Ex Machina (2015) oder HAL, der übermenschliche Computerassistent aus Odyssee im Weltraum (2001). Einer solchen Künstlichen Intelligenz würden noch deutlich mehr ethische und technische Herausforderungen entgegenstehen als der schwachen KI.

Anwendungen von künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz hat bereits einen großen Einfluss auf unser Leben und wird auch weiter in vielen Branchen und Bereichen des täglichen Lebens an Bedeutung  gewinnen. Es gibt schon heute zahlreiche Möglichkeiten, wie die KI genutzt werden kann, die nur erahnen lassen, welche Anwendungsfälle es in den kommenden Jahren noch geben wird.

Bei der Bilderkennung beispielsweise wird Gesichtserkennungstechnologie in Smartphones und Sicherheitssystemen eingesetzt, um Geräte oder Personen zu identifizieren und zu entsperren. In der medizinischen Praxis ermöglicht die Bildanalyse die zuverlässige Diagnostik von Krankheiten und Anomalien anhand von Röntgen- oder MRT-Aufnahmen sowie anderen medizinischen Bildern. Auch im Bereich des autonomen Fahrens haben KI-Technologien eine Revolution erfahren, indem sie die Erkennung von Objekten, Fußgängern und Straßenschildern ermöglichen.

Darüber hinaus haben sich Sprachassistenten wie Siri, Google Assistant und Alexa im Bereich der Sprachverarbeitung als fester Bestandteil unseres Alltags etabliert. Sie können Sprachbefehle erkennen, Musik abspielen, Erinnerungen einstellen oder Fragen beantworten. Das Natural Language Processing (NLP) ermöglicht Anwendungen wie Chatbots, die als automatisierte Kundenservicetools fungieren und Kundenfragen beantworten können. Außerdem sind maschinelle Übersetzungstools wie Google Translate oder DeepL zu erwähnen, die Texte nahezu in Echtzeit in verschiedene Sprachen übersetzen können.

Durch KI werden auch maßgeschneiderte Empfehlungssysteme möglich. Plattformen wie Netflix oder Spotify nutzen diese Technologie, um uns Filme oder Musik auf Basis unserer Vorlieben zu empfehlen und somit das Benutzererlebnis erheblich zu verbessern. Weiterhin wird auch im Bereich der Robotik die Entwicklung durch KI vorangetrieben, so werden ganze Fertigungsprozesse in Fabriken automatisiert. Aber auch im Finanzsektor wird KI eingesetzt, beispielsweise zur Betrugserkennung, indem ungewöhnliche Transaktionen identifiziert werden, die auf mögliche betrügerische Aktivitäten hinweisen.

Insgesamt ist KI in fast jedem Bereich unseres Lebens präsent und bietet uns Lösungen, die vor einigen Jahren noch undenkbar waren.

Diskriminative vs. generative KI-Modelle

Doch auch innerhalb der schwachen Künstlichen Intelligenz muss eine klare Unterscheidung zwischen zwei Modellen gemacht werden: die diskriminative und die generative KI.

Generative KI, wie zum Beispiel der Chatbot ChatGPT, ist eine disruptive Technologie bestehend aus Algorithmen, die mittels Machine Learning, Deep Learning und neuronalen Netzen trainiert wurden, um Text, Bilder, Videos, Audio und Code zu generieren. Diese Modelle erzeugen im Gegensatz zu diskriminativen Modellen neue Inhalte, indem sie zugrunde liegende Muster verstehen.

Diskriminative Modelle dienen vorwiegend der Klassifikation von Datensätzen und geben bedingte Wahrscheinlichkeiten zurück, nach denen ein Kriterium erfüllt ist (z.B. Bilderkennung). Oder sie sind in der Lage, Regression zur Vorhersage von Zahlen anzuwenden. Diese Modelle generieren hierbei keine neuen Inhalte, sondern interpretieren nur den gegebenen Input. Das Spracherkennungsprogramm Alexa wäre ein Beispiel für eine solche diskriminativer KI.

Durch diese Unterscheidung wird deutlich, dass die Anwendung von generativer KI durch Kreativität und Flexibilität ausgezeichnet ist. Der Einsatz von generativer KI lässt einen hohen Grad an Personalisierung zu und ermöglicht neben neuen Automatisierungspotenzialen, Innovation und Demokratisierung von Kreativität, interdisziplinäre Anwendungen.

Abbildung 2 - Künstliche Intelligenz - Diskriminative vs. generative KI-Modelle Doch auch innerhalb der schwachen Künstlichen Intelligenz muss eine klare Unterscheidung zwischen zwei Modellen gemacht werden: die diskriminative und die generative KI. Generative KI, wie zum Beispiel der Chatbot ChatGPT, ist eine disruptive Technologie bestehend aus Algorithmen, die mittels Machine Learning, Deep Learning und neuronalen Netzen trainiert wurden, um Text, Bilder, Videos, Audio und Code zu generieren. Diese Modelle erzeugen im Gegensatz zu diskriminativen Modellen neue Inhalte, indem sie zugrunde liegende Muster verstehen. Diskriminative Modelle dienen vorwiegend der Klassifikation von Datensätzen und geben bedingte Wahrscheinlichkeiten zurück, nach denen ein Kriterium erfüllt ist (z.B. Bilderkennung). Oder sie sind in der Lage, Regression zur Vorhersage von Zahlen anzuwenden. Diese Modelle generieren hierbei keine neuen Inhalte, sondern interpretieren nur den gegebenen Input. Das Spracherkennungsprogramm Alexa wäre ein Beispiel für eine solche diskriminativer KI. Durch diese Unterscheidung wird deutlich, dass die Anwendung von generativer KI durch Kreativität und Flexibilität ausgezeichnet ist. Der Einsatz von generativer KI lässt einen hohen Grad an Personalisierung zu und ermöglicht neben neuen Automatisierungspotenzialen, Innovation und Demokratisierung von Kreativität, interdisziplinäre Anwendungen

Grundlagen der generativen KI

Generative KI-Technologien dienen dazu, neue bisher nicht existierende Daten zu erzeugen, und es sind bereits verschiedene Modelle generativer KI entstanden. Ein herausragendes Beispiel hierfür stellen Generative Adversarial Networks (GANs) dar. Bei GANs konkurrieren zwei neuronale Netze miteinander: Ein Generator erzeugt Daten, während ein Diskriminator diese auf ihre Authentizität überprüft. Ziel ist es, dass der Generator Daten erzeugt, die vom Diskriminator nicht mehr als Fälschungen erkannt werden können.

Ein anderer Ansatz zur Generierung von Daten sind Variational Autoencoder (VAEs). VAEs verwenden Wahrscheinlichkeit und Statistik, um Daten zu generieren. Sie komprimieren Eingabedaten in eine latente Form und rekonstruieren sie dann, um erzeugte Daten möglichst ähnlich den Originalen zu gestalten.

Transformator-basierte Modelle wie GPT-3 und GPT-4 sind auf Sequenzdaten, insbesondere Sprachverarbeitung, spezialisiert. Solche Modelle nutzen „Aufmerksamkeitsmechanismen“, um komplexe sprachliche Zusammenhänge zu modellieren.

Obwohl GANs, VAEs und Transformator-basierte Modelle beeindruckende Fähigkeiten aufweisen, basieren sie auf Wahrscheinlichkeiten, was gelegentlich zu Ungenauigkeiten führen kann. Zusammenfassend bieten diese Modelle faszinierende Möglichkeiten in der generativen KI und haben das Potenzial, die Art und Weise, wie wir über Datenproduktion denken, zu revolutionieren.

Large Language Models in der generativen KI

In der aufstrebenden Welt der generativen KI spielen Large Language Models (LLMs) eine zentrale Rolle. LLMs sind spezielle Natural Language Processing (NLP) Modelle, welche mittels Machine Learning trainiert wurden, um große Mengen Text verstehen und generieren zu können. Sie basieren auf neuronalen Netzen, die darauf spezialisiert sind, Muster in Sprache zu erkennen und zu interpretieren.

Ein bahnbrechender Fortschritt in diesem Bereich ist die Transformer-Architektur, welche beispielsweise auch der Grund für deutlich bessere Übersetzungen von Google Translate sind. Im Gegensatz zu traditionellen Ansätzen, die Text schrittweise verarbeiten, ermöglicht die Transformer-Architektur ein Verständnis über den Gesamtkontext der Eingabe. Dies führt zum einen zu einer höheren Geschwindigkeit der Verarbeitung, und ermöglicht es zum anderen auch, eine größere Menge an Kontext zu berücksichtigen und daher präzisere Ergebnisse zu generieren.

Einige der bekanntesten und beeindruckendsten Modelle in dieser Kategorie sind GPT-3 und GPT-4, entwickelt von OpenAI, sowie BERT von Google. Diese Modelle haben in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht und sind zu einem festen Bestandteil der KI-Community geworden. Sie werden zum Training und zur Generierung von Texten verwendet und haben Anwendungen in einer Vielzahl von Bereichen, von der Erstellung kreativer Inhalte bis hin zur Beantwortung von Fragen in Echtzeit.

Die Bedeutung und der Einfluss von LLMs in der KI-Community kann nicht hoch genug eingeschätzt werden. Sie haben die Art und Weise revolutioniert, wie Maschinen Sprache verstehen und generieren, und bieten Potenzial für zahlreiche Anwendungen in Forschung, Industrie und Alltag. Mit ihrer Fähigkeit, komplexe menschliche Sprache zu modellieren und zu generieren, sind LLMs ein leuchtendes Beispiel für das Potenzial und die Möglichkeiten von generativer KI.

Wie bei anderen generativen Modellen gibt es jedoch auch bei LLMs Herausforderungen. Sie können ungenaue oder sogar falsche Informationen generieren. Es gibt auch ethische Bedenken hinsichtlich ihrer Nutzung, da sie zur Erstellung von Fake News, gefälschten Rezensionen oder Spam verwendet werden könnten.

Zusammenfassend sind Large Language Models eine Unterklasse von generativen KI-Modellen, die darauf spezialisiert sind, menschenähnlichen Text zu generieren. Ihre Fähigkeiten reichen weit über einfache Textgenerierung hinaus, und sie können für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, von Informationsabfragen bis hin zu kreativem Schreiben.

Herausforderungen und ethische Fragen

KI wird oft als revolutionäre Technologie gefeiert, jedoch darf man die damit einhergehenden Risiken und Gefahren keinesfalls ignorieren. Die weite Verbreitung der KI-Technologie in verschiedenen Lebensbereichen wirft Bedenken hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf die Gesellschaft, Wirtschaft und persönliche Freiheiten auf. Trotz beeindruckender Fortschritte in der KI-Technologie müssen noch zahlreiche Herausforderungen bewältigt werden, um sicherzustellen, dass KI nicht zur Bedrohung für die Menschheit wird.

KI hat das Potenzial, menschliche Arbeit in vielen Bereichen zu ersetzen, sei es in der Kundenbetreuung von Callcentern oder in der Industrie. Diese Automatisierung kann nicht nur zu Arbeitsplatzverlusten führen, sondern auch ganze Berufsfelder disruptieren. Es sollten objektive Evaluierungen durchgeführt werden, um die Auswirkungen von KI-Einführungen auf Arbeitnehmende zu bewerten und zu steuern.

Dies kann jedoch zu Entlassungen führen, was für Arbeitnehmende eine immense Herausforderung darstellt, da spezielle Fähigkeiten und Kenntnisse im Umgang mit KI oft erforderlich sind. Es besteht außerdem das Risiko, dass weniger qualifizierte Arbeitnehmer benachteiligt werden. Eine mögliche Lösung besteht in Umschulungen und Weiterbildungen, um den Arbeitsplatzverlust zu minimieren. Dennoch sollte klar sein, dass viele Berufe weiterhin menschliche Interaktion erfordern werden.

Abbildung 3 - Künstliche Intelligenz - Herausforderungen und ethische Fragen

Ein bekanntes Problem in KI-Systemen sind die sogenannten Biases. Dabei können Vorurteile aus unzureichenden Trainingsdaten übernommen werden und zu verzerrten sowie diskriminierenden Entscheidungen führen. Solche Vorurteile können bestehende gesellschaftliche Ungleichheiten verstärken und bestimmte Gruppen, beispielsweise aufgrund von Geschlecht, Alter oder Herkunft, benachteiligen. Eine fehlende Transparenz in der Entscheidungsfindung und mangelnde Rechenschaftspflicht können es zudem erschweren, Diskriminierung aufzudecken.

Ein weiteres Problem ist die Generierung von unzuverlässigen Informationen durch KI, auch bekannt als Halluzination. Beispielsweise ist es denkbar, dass ein Tool wie ChatGPT eine Bachelorarbeit verfasst und dabei frei erfundene Quellen angibt. Halluzination kann zu einer verzerrten Wahrnehmung der Realität führen und Entscheidungen beeinflussen. Die Erzeugung falscher Informationen könnte weiterhin das Vertrauen in die Technologie und die Glaubwürdigkeit von Informationen untergraben. Deshalb ist es wichtig, dass KI-Systeme sorgfältig entwickelt und getestet werden.

Ein weiteres Risiko, welches bedacht werden sollte, ist die Möglichkeit einer übermäßigen Abhängigkeit von KI. Dies kann dazu führen, dass Menschen wichtige Fähigkeiten wie kritisches Denken und Problemlösung verlieren. Es ist entscheidend, eine ausgewogene Nutzung von KI-Systemen zu fördern, um sicherzustellen, dass Menschen die notwendigen Fähigkeiten und Kontrolle über Arbeitsabläufe und Entscheidungen behalten.

Es gibt auch Bedenken bezüglich des Urheberrechts. Die Integration von KI-Systemen in die Produktion und Reproduktion von Inhalten bietet beeindruckende Möglichkeiten, birgt jedoch gleichzeitig erhebliche Herausforderungen in Bezug auf das Urheberrecht. Es ist daher von großer Bedeutung, sorgfältig zu prüfen, welche Datenquellen verwendet werden und welche Lizenzen zur Verfügung stehen, um die Einhaltung des Urheberrechts sicherzustellen. Die Fähigkeit dieser Systeme, riesige Datenmengen zu verarbeiten, kann dazu führen, dass sie auf geschütztes Material zugreifen, ohne das Wissen oder die Absicht ihrer Programmierer oder Nutzer. Die Verwendung von Inhalten ohne Zustimmung der Urheber stellt eine potenzielle Gefahr dar und kann zu Verletzungen von geistigem Eigentum führen.

Um solche Verstöße zu vermeiden, ist es entscheidend, dass KI-Systeme so gestaltet werden, dass sie innerhalb der Grenzen des Gesetzes agieren. Unternehmen, die KI zur Erstellung von Inhalten nutzen möchten, sollten proaktiv vorgehen. Es ist wichtig, alle benötigten Lizenzen und Genehmigungen einzuholen, bevor solche Systeme in Betrieb genommen werden. Durch diese Vorsichtsmaßnahmen kann das Risiko von Urheberrechtsverletzungen erheblich reduziert werden und gleichzeitig das volle Potenzial der KI-Technologie ausgeschöpft werden.

Eine letzte Herausforderung, die sowohl für Privatpersonen als auch für Unternehmen von zentraler Bedeutung ist, ist der Datenschutz. Mangelnder Datenschutz birgt für Einzelpersonen das Risiko, dass persönliche und vertrauliche Informationen ohne Zustimmung abgerufen, weitergegeben oder missbraucht werden können. Dadurch kann es zu Identitätsdiebstahl, finanziellen Verlusten oder dem Missbrauch persönlicher Daten kommen. Für Unternehmen stellt der Datenschutz eine noch komplexere Herausforderung dar. Ein Datenleck oder ein Sicherheitsvorfall kann nicht nur erhebliche finanzielle Schäden verursachen, sondern auch den Ruf des Unternehmens nachhaltig schädigen. Zudem drohen rechtliche Konsequenzen, wenn Unternehmen gegen die Datenschutzgesetze verstoßen.

Es ist daher von größter Bedeutung für Unternehmen, angemessene Sicherheitsmaßnahmen zu ergreifen und Richtlinien zum Schutz personenbezogener Daten einzuhalten. Es ist unabdingbar für sowohl Einzelpersonen als auch Unternehmen, sich kontinuierlich über die aktuellen Datenschutzvorschriften und -technologien zu informieren und angemessene Maßnahmen zu treffen, um die Integrität der Daten zu gewährleisten.

Neben all den bereits genannten Herausforderungen, werden auch ethische und moralische Fragen auf uns als Gesellschaft zukommen. Wie wollen wir in Zukunft mit KI umgehen? Wie gehen wir mit Deep Fakes oder Bias um? Zahlreiche offene Fragen stehen uns noch gegenüber. Die EU hat nun begonnen, mit dem EU AI Act einen Versuch zu starten, etwas Ordnung in das noch bestehende Chaos zu bringen, und plant mit Regularien entgegenzuwirken, dass KI negativen Einfluss auf uns als Gesellschaft nimmt.

Einführung in die Künstliche Intelligenz – Zusammenfassung und Ausblick

In den vergangenen fünf Jahren ist enorm viel in dem Bereich der künstlichen Intelligenz passiert, und wir können uns kaum ausmalen, was in den kommenden fünf Jahren noch alles möglich sein wird.

Es ist von zentraler Bedeutung, sich mit Künstlicher Intelligenz vertraut zu machen, sich persönlich weiterzuentwickeln, die notwendigen Skills aufzubauen und gleichzeitig Risiken und Herausforderungen zu kennen sowie Wege zu finden, mit diesen umzugehen.

Unsere Welt hat und wird sich weiterhin grundlegend verändern. Das Schöne daran ist, dass wir alle die Möglichkeit haben, Mitgestalter dieser neuen Welt zu sein und die Technologien für positive Entwicklungen zu nutzen.

Michelle Pürsten
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